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为解决磷石膏（PG）中稀土元素（REEs）分布及回收问题，研究人员结合微能量色散 X 射线荧光（μ-EDXRF）二维图谱与主成分分析（PCA）等技术展开研究。结果发现元素分布异质性及多种元素关联模式，该研究有助于优化 REEs 回收方法。
在资源回收领域，磷石膏（PG）这个看似普通的工业废弃物，实则隐藏着巨大的宝藏 —— 稀土元素（REEs），如镧（La）、铈（Ce）、钕（Nd）和钇（Y）等。然而，想要精准挖掘这些宝藏并非易事。传统观念认为，在微能量色散 X 射线荧光（μ-EDXRF）绘制的二维图谱中，稀土元素的分布应该是均匀的。但现实却给了科研人员 “当头一棒”，在微观尺度下，稀土元素的分布呈现出明显的异质性，元素之间的关联（EA）情况也十分复杂，这让稀土元素的回收利用困难重重。
为了攻克这一难题，来自国外的研究人员在 “PG2CRM - Phosphogypsum processing to critical materials” 项目支持下展开了深入研究。他们另辟蹊径，将 μ-EDXRF 二维图谱与多元统计工具主成分分析（PCA）、层次聚类（HC）和多元线性回归（MLA）相结合，深入剖析磷石膏中稀土元素的分布规律。研究结果令人眼前一亮，他们成功发现了多种元素关联模式，明确了钛（Ti）、钡（Ba）、钇（Y）和钾（K）在稀土元素空间分布中起着关键作用 。比如，镧（La）和钛（Ti）存在强正空间相关性，而在某些样本区域，铈（Ce）、钕（Nd）和钇（Y）与镧（La）的空间分布相互独立。这一研究成果发表在《Chemosphere》上，为磷石膏中稀土元素的回收利用指明了新方向，有望大幅提升资源回收效率，降低资源浪费。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，他们将磷石膏样品制成压片，利用微 X 射线荧光技术获取多种元素的 μ-EDXRF 图像图谱，涵盖硫（S）、钙（Ca）、磷（P）等十几种元素。随后，借助 PCA、HC 和 MLA 等多元统计分析方法，对获取的二维 RGB 像素数据进行处理与分析，从而挖掘元素间的潜在关系。
下面来详细看看研究结果：
- 元素检测与图谱获取：通过 μ-EDXRF 技术，检测出磷石膏样品中包含硫（S）、钙（Ca）、磷（P）、氯（Cl）、铝（Al）等多种元素，并获得相应的图像图谱，这些结果与电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）检测结果相符，为后续分析提供了可靠的数据基础。
- 元素关联模式分析：运用 PCA、HC 和 MLA 等方法处理数据后发现，钛（Ti）、钡（Ba）、钇（Y）和钾（K）在稀土元素空间分布中至关重要。镧（La）和钛（Ti）存在显著的正空间相关性，而在部分样本区域，铈（Ce）、钕（Nd）和钇（Y）与镧（La）的空间分布呈现出独立性。
- 多元线性回归揭示更多关联：MLA 进一步揭示了镧（La）、铈（Ce）、钕（Nd）、钇（Y）和钾（K）之间存在较强的元素关联，尤其在钛（Ti）或钡（Ba）同时存在的区域更为明显。此外，还发现了铝（Al）、氯（Cl）、镍（Ni）和铁（Fe）等元素之间的相互作用，磷（P）和氯（Cl）之间也存在显著相关性。
综合来看，该研究结论意义重大。研究人员创新性地将 μ-EDXRF 二维图谱与多元统计工具相结合，成功揭示了磷石膏中稀土元素的微观异质性分布和多种元素关联模式。这不仅加深了人们对磷石膏中稀土元素分布规律的认识，明确了矿物学和成分变化对稀土元素分布的影响机制，更为全球范围内从磷石膏中回收稀土元素提供了理论依据和技术支持，有助于优化回收策略，提高稀土元素的回收率，推动资源回收领域的发展，在工业废弃物资源化利用方面迈出了坚实的一步。
